本文来自微信公众号： 谢强byron ，作者：谢强byron
1、用AI工作最关键的是两个部分，一个是你的prompt写好，另外一个是选用合适的模型。
谨记，不存在这两个以外的别的问题。
2、我不赞成用开源模型，中国的开源模型都不错，但是在交付质量上，跟闭源是有非常大的区别的。而且闭源本身就在商业化，说白了就是让你付钱的，付钱就不会差。
这是最大的逻辑。
我倒不是说开源不好，而是在交付结果上，可能用的方式不是这样。或者你可以理解为，在商业上用开源模型，最核心的任务不是保交付结果，而是考虑综合成本。而个人你选择付费，那么用闭源模型吧，毕竟你反正都要付钱，那就几乎等于不考虑成本了，只追求交付结果。
账这么一算很，其实真的清楚。
3、Prompt写作是一个玄学，但是用人话讲就是，提需求。这里最好的方式就是，结构化——把你的一个需求，从各个角度去结构化，然后描述这个需求，再提给AI，这样AI会更好的理解。
比如你说做一个视频，不是简单的说一个我要xx内容的视频，而是你应该从镜头、色彩、光影、分镜、剧情各个角度直接描述清楚，这样ai会更好的理解。
所以每个直接用AI工作的朋友，你最重要的工作是，建立你的Prompt结构化框架，围绕你的工作，把你考虑到的结构都颗粒度提出来，然后以后每次写需求的时候，遵照这个结构，详实的写作，不要嫌烦，而且不断的根据你的实际产出结果去调优。
建立框架，执行框架，调整框架，缺一不可。
核心精力还是在你这里。
4、当然，写Prompt也有个边界，就是，你要基于AI Native去表达需求，而不是把AI的理解再去根据颗粒度修正。说白了，让AI根据你的需求自己去理解和拆解，至于拆解的对不对，从源头去纠正，而不是在拆解后再去纠正细节，对于Prompt的写作而言，AI对你的需求的理解远比你对它的纠错更重要。
5、第二个部分是AI，但是我建议，一定要根据AI的属性去使用。
举个简单例子，ChatGPT对语义的理解和分析是更好的，而Gemini基于好的Prompt的执行结果是更好的，这不是一个简单抽卡的过程，而是基于AI大模型的专长不同，应该让更合适的模型做更合适的事。
说白了AI自己也在skill分化。
6、抽卡很重要，就是基于大模型的不同，抽卡就会有很大的区别。但是我的经验是，不要频繁抽，如果抽了三四次还是不满意，回去纠正你的Prompt，而不是继续抽，不然对你和AI的精力都是浪费。
凡事找源头，还是那个问题。
7、AI会有幻觉，而且很可能会在你即将达成最好的结果之前出错，我觉得这个是个新时代的保存撤回问题，当然它的核心还是长文本的理解问题，但其实也是AI产品力的问题，这个现在只能自祈多福。最重要的是让ai尽快抽卡抽到你满意，而不是多次让他修改细节，否则你一定会后悔的。
凡事找源头，已经三次提到这个问题了。
8、其他没有了，想到了再更新这个系列